Luận văn thạc sĩ: Nghiên cứu điều khiển PI mờ dựa trên đại số gia tử và ứng dụng trong điều khiển

Luận văn thạc sĩ phân tích hay nghiên cứu điều khiển pi mờ dựa trên đại số gia tử và ứng dụng trong điều khiển, đánh giá thực trạng, chỉ ra hạn chế, đề xuất giải pháp khả thi cho

2020

67
2
0

Phí lưu trữ

30 Point

Mục lục chi tiết

LỜI CAM ĐOAN

1. CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ LÝ THUYẾT LIÊN QUAN

1.1. Lý thuyết logic mờ

1.2. Định nghĩa tập mờ

1.3. Các phép tính toán trên tập mờ

1.4. Phép hợp hai tập mờ

1.5. Phép giao hai tập mờ

1.6. Phép bù của một tập mờ

1.7. Phép kéo theo

1.8. Quan hệ mờ và luật hợp thành mờ

1.9. Bộ điều khiển PI

1.10. Kết luận chương 1

2. CHƯƠNG 2: TIẾP CẬN ĐẠI SỐ GIA TỬ TRONG ĐIỀU KHIỂN PI MỜ

2.1. Lý thuyết đại số gia tử

2.2. Độ đo tính mờ của các giá trị ngôn ngữ

2.3. Hàm định lượng ngữ nghĩa

2.4. Đại số gia tử tuyến tính đầy đủ

2.5. Khái niệm ngưỡng hiệu chỉnh định lượng ngữ nghĩa

2.6. Phương pháp lập luận mờ dựa trên ĐSGT

2.6.1. Mô hình mờ

2.6.2. Phương pháp lập luận mờ

2.6.3. Xây dựng phương pháp lập luận mờ dựa trên đại số gia tử

2.7. Điều khiển PI mờ dựa trên ĐSGT

2.7.1. Điều khiển mờ truyền thống

2.7.2. Điều khiển sử dụng đại số gia tử

2.7.3. Sơ đồ bộ điều khiển PI mờ dựa trên đại số gia tử

2.8. Kết luận chương 2

3. CHƯƠNG 3: ỨNG DỤNG BỘ ĐIỀU KHIỂN PI MỜ DỰA TRÊN ĐẠI SỐ GIA TỬ CHO HỆ THỐNG ĐÈN CHIẾU SÁNG

3.1. Thiết kế điều khiển PI mờ dựa trên đại số gia tử

3.1.1. Thiết kế bộ điều khiển PI mờ

3.1.2. Thiết kế bộ điều khiển PI mờ dựa trên đại số gia tử

3.2. Thiết kế bộ điều khiển PI mờ dựa trên đại số gia tử và ứng dụng

3.2.1. Mô tả bài toán điều khiển thiết bị đèn chiếu sáng

3.2.2. Chương trình và kết quả mô phỏng

3.2.3. Kết quả thực nghiệm

3.3. Kết luận Chương 3

KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ

TÀI LIỆU THAM KHẢO

Tóm tắt

I. Tổng quan về Nghiên cứu điều khiển PI mờ dựa trên đại số gia tử

Nghiên cứu điều khiển PI mờ dựa trên đại số gia tử là một lĩnh vực đang thu hút sự quan tâm lớn trong ngành tự động hóa. Bộ điều khiển PI mờ kết hợp giữa lý thuyết điều khiển truyền thống và các phương pháp mờ, giúp cải thiện độ chính xác và khả năng thích ứng của hệ thống. Việc áp dụng đại số gia tử trong điều khiển mờ mở ra nhiều cơ hội mới cho việc tối ưu hóa quy trình điều khiển trong các ứng dụng thực tiễn.

1.1. Khái niệm về điều khiển PI mờ và đại số gia tử

Điều khiển PI mờ là một phương pháp điều khiển sử dụng các yếu tố mờ để điều chỉnh các tham số của bộ điều khiển PI. Đại số gia tử cung cấp một nền tảng toán học mạnh mẽ cho việc xử lý các giá trị mờ, cho phép xây dựng các mô hình điều khiển chính xác hơn.

1.2. Lịch sử phát triển của điều khiển mờ

Lịch sử phát triển của điều khiển mờ bắt đầu từ những năm 1970 với các nghiên cứu của Zadeh. Từ đó, nhiều ứng dụng thực tiễn đã được phát triển, từ điều khiển lò hơi đến các hệ thống tự động hóa hiện đại.

II. Vấn đề và thách thức trong điều khiển PI mờ

Mặc dù điều khiển PI mờ đã đạt được nhiều thành công, nhưng vẫn còn nhiều thách thức cần giải quyết. Các vấn đề như lựa chọn hàm thuộc, phép hợp thành và giải mờ vẫn chưa được thống nhất, gây khó khăn trong việc áp dụng thực tiễn. Hơn nữa, việc điều chỉnh các tham số KP và KI vẫn còn phức tạp và cần nhiều thời gian.

2.1. Những hạn chế trong phương pháp điều khiển mờ hiện tại

Các bộ điều khiển PI mờ hiện tại thường gặp khó khăn trong việc lựa chọn hàm thuộc và phép hợp thành, dẫn đến kết quả không ổn định trong một số tình huống.

2.2. Thách thức trong việc tối ưu hóa điều khiển

Việc tối ưu hóa các tham số điều khiển như KP và KI vẫn là một thách thức lớn, đòi hỏi các phương pháp mới và hiệu quả hơn để cải thiện hiệu suất điều khiển.

III. Phương pháp điều khiển PI mờ dựa trên đại số gia tử

Phương pháp điều khiển PI mờ dựa trên đại số gia tử sử dụng các khái niệm toán học để xây dựng các mô hình điều khiển chính xác hơn. Bằng cách áp dụng đại số gia tử, các giá trị mờ có thể được xử lý một cách hiệu quả, giúp cải thiện độ chính xác và khả năng thích ứng của hệ thống điều khiển.

3.1. Cấu trúc của bộ điều khiển PI mờ

Bộ điều khiển PI mờ được cấu trúc để xử lý các giá trị mờ, cho phép điều chỉnh linh hoạt các tham số điều khiển dựa trên các điều kiện thực tế.

3.2. Ứng dụng đại số gia tử trong điều khiển mờ

Đại số gia tử cung cấp một nền tảng vững chắc cho việc xây dựng các mô hình điều khiển mờ, cho phép xử lý các giá trị không chắc chắn và cải thiện độ chính xác của hệ thống.

IV. Ứng dụng thực tiễn của điều khiển PI mờ trong tự động hóa

Điều khiển PI mờ dựa trên đại số gia tử đã được áp dụng thành công trong nhiều lĩnh vực tự động hóa, từ điều khiển hệ thống đèn chiếu sáng đến các ứng dụng công nghiệp phức tạp. Các kết quả thực nghiệm cho thấy phương pháp này có thể cải thiện đáng kể hiệu suất và độ tin cậy của hệ thống.

4.1. Thiết kế hệ thống điều khiển đèn chiếu sáng

Hệ thống điều khiển đèn chiếu sáng sử dụng bộ điều khiển PI mờ đã cho thấy khả năng điều chỉnh ánh sáng linh hoạt, giúp tiết kiệm năng lượng và bảo vệ sức khỏe người dùng.

4.2. Kết quả thực nghiệm và so sánh

Kết quả thực nghiệm cho thấy bộ điều khiển PI mờ dựa trên đại số gia tử hoạt động hiệu quả hơn so với các phương pháp điều khiển truyền thống, với độ chính xác cao hơn và khả năng thích ứng tốt hơn.

V. Kết luận và triển vọng tương lai của điều khiển PI mờ

Nghiên cứu điều khiển PI mờ dựa trên đại số gia tử mở ra nhiều triển vọng cho tương lai của ngành tự động hóa. Các phương pháp mới có thể giúp cải thiện hiệu suất và độ tin cậy của hệ thống điều khiển, đồng thời giải quyết các thách thức hiện tại trong lĩnh vực này.

5.1. Tương lai của điều khiển mờ trong tự động hóa

Với sự phát triển không ngừng của công nghệ, điều khiển mờ sẽ tiếp tục đóng vai trò quan trọng trong việc tối ưu hóa các hệ thống tự động hóa trong tương lai.

5.2. Hướng nghiên cứu tiếp theo

Các nghiên cứu tiếp theo có thể tập trung vào việc phát triển các phương pháp điều khiển mới, cải thiện khả năng thích ứng và độ chính xác của hệ thống điều khiển mờ.

17/07/2025
Luận văn thạc sĩ hay nghiên cứu điều khiển pi mờ dựa trên đại số gia tử và ứng dụng trong điều khiển

Trích đoạn nội dung tài liệu

CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ LÝ THUYẾT LIÊN QUAN 1. Lý thuyết logic mờ 1.1 Giới thiệu Trong những năm gần đây, chúng ta đã chứng kiến sự phát triển nhanh chóng đáng ngạc nhiên về số lượng và sự phong phú các ứng dụng của logic mờ. Các ứng dụng này từ các đồ dùng gia dụng như máy ảnh, máy quay phim, máy giặt, lò vi sóng, … đến các thiết bị công nghiệp, thiết bị y tế. Để hiểu được tại sao lại có sự phát triển nhanh chóng như vậy, ta cần tìm hiểu sơ bộ để thấy được những ưu điểm của bộ điều khiển này.

Khái niệm tập hợp được hình thành trên nền tảng của logic và được G.Cantor định nghĩa như là một sự sắp xếp đặt chung lại các vật, các đối tượng có cùng một tính chất nào đó, được gọi là các phần tử của tập hợp, ý nghĩa logic của khái niệm tập hợp được xác định ở chỗ một vật hoặc một đối tượng bất kỳ chỉ có thể có hai khả năng hoặc là phần tử của tập đang xét, hoặc là không. Như vậy sự phụ thuộc của một phần tử vào một tập hợp theo quan điểm logic kinh điển chỉ có thể có hai giá trị: 1 – nghĩa là phần tử thuộc tập hợp, hoặc là 0 – phần tử không thuộc tập hợp. Đây là quan điểm logic kinh điển hay còn gọi là logic rõ (Scrip logic). Sở dĩ gọi là logic kinh điển bởi vì nó đã tồn tại rất lâu, bắt đầu từ khi Aristotle – người đã đưa ra luật loại trừ giá trị trung gian (luật bài trung ) nói rằng phần tử x hoặc phải là phần tử của tập A hoặc là không.

Với một đối tượng bất kỳ thì phải là xác nhận hoặc là phủ định. Tuy nhiên trong thực tế không phải mọi đối tượng đều có thể đánh giá chính xác được là thuộc hay không thuộc một tập hợp hoặc có thể đánh giá được nhưng sự đánh giá chính xác lại ít có ý nghĩa hơn là sự đánh giá khả năng phần tử đó thuộc tập hợp là bao nhiêu phần hay độ phụ thuộc của phần tử vào tập hợp đang xét là bao nhiêu. Minh chứng là những thông tin mà con người thu nhận được hầu hết là tương đối và ước lượng. Những hoạt động của con người thực sự là một bộ máy điều khiển hoàn hảo.

Như vậy phạm vi hẹp của logic kinh điển không thể vận dụng những suy luận “thông minh” như con người vào các bài toán suy luận nói chung và điều khiển nói riêng. Muốn xây dựng được những hệ thống có sự suy luận logic như con người, có khả năng kế thừa những kinh nghiệm của con người thì phải có một cơ sở logic khác gần gũi với suy luận của con người. Logic mờ đã đáp LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com 12 ứng được yêu cầu đó. Sự ra đời của logic mờ có thể coi như được đánh dấu bài báo của Tiến sỹ Lofti A.Zadeh trên tạp chí “Information and Control”, từ đó đến nay đã và đang có sự phát triển mạnh mẽ với một số thời điểm đáng chú ý sau:  Năm 1972, các giáo sư Terano và Asai đã thiết lập ra cơ quan nghiên cứu hệ thống điều khiển mờ ở Nhật Bản.

 Năm 1974, Mamdani đã nghiên cứu và ứng dụng điều khiển mờ cho lò hơi.  Năm 1980, hãng Smidth Co đã nghiên cứu điều khiển mờ cho lò xi măng.  Năm 1983, hãng Fuji Eletric đã nghiên cứu ứng dụng mờ cho nhà máy xử lý nước.  Năm 1984, hiệp hội mờ quốc tế (IFSA) đã được thành lập.

 Năm 1989, phòng thí nghiệm quốc tế nghiên cứu ứng dụng kỹ thuật mờ đầu tiên được thành lập. Cho đến nay, tuy đã có nhiều kết quả nghiên cứu lý thuyết và các ứng dụng logic mờ trong các hệ thống điều khiển tự động, nhưng về phương pháp luận và tính nhất loạt cho ứng dụng thực tế của logic mờ vẫn còn đang thu hút nhiều người nghiên cứu, hứa hẹn nhiều về sự phát triển mạnh mẽ của nó.2 Định nghĩa tập mờ A(x) 1 0 3 8 x Hình 1. Hàm thuộc A(x) của tập kinh điển A Hàm thuộc A(x) định nghĩa trên tập A, trong khái niệm tập hợp kinh điển chỉ có hai giá trị logic là 1 nếu xA hoặc là 0 nếu xA.1 hàm thuộc A(x) của tập kinh điển A mô tả hàm thuộc của hàm A(x), trong đó tập A được định nghĩa như sau: A = {xR | 3x8} LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com 13 Như vậy, trong lý thuyết tập hợp kinh điển, hàm thuộc hoàn toàn tương đương với định nghĩa một tập hợp. Từ định nghĩa về một tập hợp A bất kỳ ta có thể xác định được hàm thuộc A(x) cho tập đó và ngược lại từ hàm thuộc A(x) của tập hợp A cũng hoàn toàn suy ra được định nghĩa cho tập A.

Cách biểu diễn hàm phụ thuộc như vậy sẽ không phù hợp với những tập được mô tả “mờ” như tập B gồm các số thực dương nhỏ hơn nhiều so với 8. B={xR | x<<8} có tập nền là R. Hoặc tập C gồm các số thực gần bằng 3 cũng có tập nền R. C={xR | x3} Lý do là với những định nghĩa “mờ” như vậy chưa đủ để xác định một số chẳng hạn như x=3.2 có thuộc C hay không.

Nếu đã không khẳng định được x=3.8 có thuộc B hay không thì cũng không khẳng định được là số thực x=3.8)  1 Nói cách khác, hàm B(x) không còn là hàm hai giá trị như đối với tập kinh điển nữa mà là một ánh xạ liên tục B(x) C(x) 1 1 0 2 8 x 0 3 6 x Hình 1. Hàm thuộc tập B b. Hàm thuộc tập mờ C B: X  [0, 1], trong đó X là tập nền của tập “mờ”. LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com 14 Như vậy, khác với tập kinh điển A, từ “định nghĩa kinh điển” của tập “mờ” B hoặc C không suy ra được hàm thuộc B(x) hoặc C(x) của chúng.

Hơn thế nữa hàm thuộc ở đây lại giữ một vai trò quan trọng là “làm rõ định nghĩa” cho một tập “mờ” như ví dụ trong. Do đó nó phải được nêu lên như là một điều kiện trong định nghĩa về tập “mờ”.1): Tập mờ F xác định trên tập kinh điển X là một tập mà mỗi phần tử của nó là một cặp giá trị (x, F(x)), trong đó xX và F là một ánh xạ: F: X  [0, 1] (1.1) Ánh xạ F được gọi là hàm thuộc (hoặc hàm phụ thuộc - membership function) của tập mờ F. Tập kinh điển X được gọi là tập nền (hay tập vũ trụ) của tập mờ F. Sử dụng các hàm thuộc để tính độ phụ thuộc của một phần tử x nào đó có hai cách:  Tính trực tiếp (nếu F(x) cho trước dưới dạng công thức tường minh) hoặc  Tra bảng (nếu F(x) cho dưới dạng bảng).

Có nhiều kiểu hàm thuộc, các hàm thuộc này đều được xây dựng dựa trên cơ sở một số hàm cơ bản như: hàm tuyến tính từng đoạn, hàm phân bố Gauss, đường cong sigmoid và các đường cong đa thức bậc 2, bậc 3, … Một hàm thuộc có dạng tuyến tính từng đoạn được gọi là hàm thuộc có mức chuyển đổi tuyến tính. Đó là các hàm thuộc đơn giản nhất, được hình thanh từ những đoạn thẳng. Trong đó có: Hàm thuộc hình tam giác, tên là trimf. Hình dáng của hàm phụ thuộc vào 3 đỉnh của tam giác, nghĩa là phụ thuộc vào 3 tham số a, b, và c.

Hàm này có dạng: y = trimf(x, [a,b,c]). LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail. Hàm thuộc F(x) dạng hình thang, y = trapmf(x, [a, b, c, d]) Hàm liên thuộc hình thang, trapmf, giống như hình tam giác cắt cụt phần đỉnh, hàm này được xác định bởi bộ 4 tham số: a, b, c và d. Hàm này có dạng: y = trapmf(x, [a,b,c,d]).

Các hàm thuộc F(x) có dạng trơn được gọi là hàm thuộc kiểu S. Đối với hàm thuộc kiểu S, do các công thức biểu diễn F(x) có độ phức tạp lớn nên thời gian tính toán độ phụ thuộc cho một phần tử lâu. Bởi vậy trong kỹ thuật điều khiển mờ thông thường các hàm thuộc kiểu S hay được gần đúng bằng một hàm tuyến tính từng đoạn. Các phép tính toán trên tập mờ Những phép toán cơ bản trên tập mờ là phép hợp, phép giao và phép bù.

Giống như định nghĩa về tập mờ, các phép toán trên tập mờ cũng sẽ được định nghĩa thông qua các hàm thuộc, được xây dựng tương tự như các hàm thuộc của các phép giao, hợp, bù giữa hai tập kinh điển. Nói cách khác, khái niệm xây dựng những phép toán trên tập mờ được hiểu là việc xác định các hàm thuộc cho phép hợp (tuyển) AB, giao AB và bù (phủ định) AC, … từ những tập mờ A và B. Một nguyên tắc cơ bản trong việc xây dựng các phép toán trên tập mờ là không được mâu thuẫn với những phép toán đã có trong lý thuyết tập hợp kinh điển. Mặc dù không giống tập hợp kinh điển, hàm thuộc của các tập mờ AB, AB, AC, … được định nghĩa cùng với tập mờ, song sẽ không mâu thuẫn với các phép toán tương tự của tập hợp kinh điển nếu như chúng thoả mãn những tính chất tổng quát được phát biểu như “tiên đề” của lý thuyết tập hợp kinh điển.

LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail. Phép hợp hai tập mờ Do trong định nghĩa về tập mờ, hàm thuộc giữ vai trò như một thành phần cấu thành tập mờ nên các tính chất của các tập AB không còn là hiển nhiên nữa. Thay vào đó chúng được sử dụng như những tiên đề để xây dựng phép hợp trên tập mờ.2: Hợp của hai tập mờ A và B có cùng tập nền X là một tập mờ AB cũng xác định trên tập nền X có hàm thuộc AB(x) thoả mãn: (1) AB(x) chỉ phụ thuộc vào A(x) và B(x). (2) B(x) = 0 với mọi x  AB(x) = A(x) (3) AB(x) = BA(x), tức là phép hợp có tính giao hoán.

Thật vậy, từ xA1B ta có xA1 hoặc xB nên cũng có xA2 hoặc xB hay x1A2B. Từ kết luận này ta có:  A ( x)   A ( x)   A B ( x)   A B ( x) 1 2 1 2 Có thể thấy được sẽ có nhiều công thức khác nhau được dùng để tính hàm thuộc AB(x) cho hợp hai tập mờ. Chẳng hạn một số công thức sau có thể được sử dụng để định nghĩa hàm AB(x) của phép hợp giữa hai tập mờ. (1) AB(x) = max{A(x), B(x)} luật lấy max (1.4) (3) AB(x) = min{1, A(x) + B(x)} phép hợp Lukasiewicz (1.

Nội dung được bảo vệ bản quyền — Tải xuống đầy đủ

Tài liệu "Nghiên cứu điều khiển PI mờ dựa trên đại số gia tử và ứng dụng trong tự động hóa" trình bày một phương pháp điều khiển tiên tiến sử dụng lý thuyết đại số gia tử để cải thiện hiệu suất của hệ thống điều khiển PI mờ. Nghiên cứu này không chỉ giúp tối ưu hóa các tham số điều khiển mà còn mở ra hướng đi mới cho việc ứng dụng trong các lĩnh vực tự động hóa hiện đại. Độc giả sẽ tìm thấy những lợi ích rõ ràng từ việc áp dụng phương pháp này, bao gồm khả năng điều chỉnh linh hoạt và hiệu quả hơn trong các hệ thống phức tạp.

Để mở rộng kiến thức của bạn về chủ đề này, bạn có thể tham khảo thêm tài liệu Luận văn thạc sĩ ứng dụng điều khiển pi mờ cho hệ bồn nước, nơi cung cấp cái nhìn sâu sắc về ứng dụng thực tiễn của điều khiển PI mờ. Ngoài ra, tài liệu Luận văn thạc sĩ hay điều khiển dựa trên đại số gia tử với phép ngữ nghĩa hóa và giải nghĩa mở rộng sẽ giúp bạn hiểu rõ hơn về các khía cạnh lý thuyết liên quan. Cuối cùng, tài liệu Luận án tiến sĩ tích hợp đại số gia tử điều khiển mờ và mạng noron trong điều khiển robot di động sẽ mang đến cho bạn cái nhìn về ứng dụng của lý thuyết này trong lĩnh vực robot tự động. Những tài liệu này sẽ giúp bạn mở rộng hiểu biết và khám phá sâu hơn về các ứng dụng của điều khiển PI mờ trong tự động hóa.